2022 年超过 12 个机器学习应用程序增强医疗保健行业

世界人口的不断增长给医疗保健部门提供了提供优质治疗和医疗保健服务的巨大压力。 现在，人们比以往任何时候都更需要智能医疗保健服务、应用程序和可穿戴设备，以帮助他们过上更好的生活并延长寿命。

到 2025 年，医疗保健领域的人工智能预计将从 21 亿美元（截至 2018 年 12 月）增加到 361 亿美元，复合年增长率为 50.2%。

医疗保健行业一直是创新技术的最大支持者之一，人工智能和机器学习也不例外。 正如 AI 和 ML 迅速渗透到商业和电子商务领域一样，他们还在医疗保健行业发现了许多用例。 事实上，机器学习（人工智能的一个子集）已经在医疗保健领域发挥着举足轻重的作用——从改善医疗保健服务的交付系统、降低成本、处理患者数据到开发新的治疗程序和药物，远程监控等等。

这种对“更好”医疗保健服务的需求正在为人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用程序进入医疗保健和制药领域创造越来越多的空间。 由于医疗保健领域的数据并不缺乏，因此利用 AI 和 ML 应用程序利用这些数据的潜力的时机已经成熟。 今天，人工智能、机器学习和深度学习正在影响每一个可以想象的领域，医疗保健也并非没有受到影响。

此外，医疗保健部门的数据负担每时每刻都在增加（由于不断增长的人口和更高的疾病发病率），这使得将机器学习纳入其画布变得更加重要。 有了机器学习，就有无限可能。 通过其尖端应用，ML 正在帮助医疗保健行业变得更好。

研究公司Frost & Sullivan认为，到 2021 年，人工智能将在全球医疗保健行业产生近 67 亿美元的收入。 据麦肯锡称，医疗保健领域的大数据和机器学习有可能每年产生高达 1000 亿美元的收入！ 随着数据科学和机器学习的不断创新，医疗保健行业现在拥有利用革命性工具提供更好护理的潜力。

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以下是 12 个流行的机器学习应用程序，它们在医疗保健行业大放异彩：

1. 模式成像分析

今天，世界各地的医疗保健组织对借助机器学习工具和算法增强成像分析和病理学特别感兴趣。 机器学习应用程序可以帮助放射科医生识别扫描中的细微变化，从而帮助他们在早期阶段检测和诊断健康问题。

其中一项突破性的进步是谷歌的机器学习算法，用于识别乳房 X 光照片中的癌性肿瘤。 此外，最近，在印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校，研究人员通过开发一种机器学习算法来预测（以 90% 的准确度）骨髓性白血病 (AML) 的复发率，取得了重大突破。 除了这些突破，斯坦福大学的研究人员还开发了一种深度学习算法来识别和诊断皮肤癌。

2. 个性化治疗和行为矫正

2012-2017年间，电子病历在医疗保健领域的渗透率从40%上升到67%。 这自然意味着更多地访问个人患者的健康数据。 通过使用 ML 应用程序和算法编译个体患者的个人医疗数据，医疗保健提供者 (HCP) 可以更好地检测和评估健康问题。 基于监督学习，医疗专业人员可以根据患者病史中的症状和遗传信息预测其健康面临的风险和威胁。

这正是IBM Watson Oncology正在做的事情。 利用患者的医疗信息和病史，它正在帮助医生根据治疗选择的优化选择设计更好的治疗计划。

行为矫正是预防医学的一个重要方面。 机器学习技术正在帮助将行为矫正提高一个档次，以帮助影响患者的积极行为强化。 例如，Somatix 是一家基于 B2B2C 的数据分析公司，它推出了一款基于 ML 的应用程序，该应用程序可以被动监控和识别一系列身体和情绪状态。 这有助于医生了解健康的身心需要什么样的行为和生活方式改变。

医疗保健初创公司和组织也开始应用机器学习应用程序来促进行为改变。 Somatix是一个数据分析 B2B2C 软件平台，就是一个很好的例子。 它的 ML 应用程序使用“识别手到嘴的手势”来帮助个人理解和评估他们的行为，从而让他们能够敞开心扉做出积极的决定。

3. 药物发现与制造

机器学习应用已经进入药物发现领域，特别是在初步阶段，从药物化合物的初始筛选到基于生物因素的估计成功率。 这主要基于下一代测序。

制药公司正在药物发现和制造过程中使用机器学习。 然而，目前，这仅限于使用可以识别原始数据模式的无监督机器学习。 这里的重点是开发由无监督学习驱动的精准医学，使医生能够识别“多因素”疾病的机制。 麻省理工学院临床机器学习小组是该游戏的主要参与者之一。

其精准医学研究旨在开发这样的算法，以帮助更好地了解疾病过程，从而为 2 型糖尿病等健康问题制定有效的治疗方法。

除此之外，包括下一代测序和精准医学在内的研发技术也被用于寻找治疗多因素疾病的替代途径。 Microsoft 的 Project Hanover 使用基于 ML 的技术来开发精准医学。 甚至谷歌也加入了药物发现的行列。

据英国皇家学会称，机器学习对优化药品生物制造有很大帮助。 制药商可以利用制造过程中的数据来减少开发药物所需的总时间，从而降低制造成本。

4. 识别疾病和诊断

机器学习与深度学习一起帮助在诊断过程中取得了显着突破。 多亏了这些先进的技术，今天，医生甚至可以诊断出以前无法诊断的疾病——无论是肿瘤/或处于遗传疾病初期的癌症。 例如，IBM Watson Genomics 将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，以推进诊断过程，从而可以正面开始治疗。 然后是 Microsoft 于 2010 年发起的 InnerEye 计划，旨在开发突破性的诊断工具以更好地进行图像分析。

5. 机器人手术

多亏了机器人手术，今天，即使在最复杂的情​​况下，医生也可以成功地进行精准手术。 举个例子——达芬奇机器人。 该机器人使外科医生能够控制和操纵机器人肢体，从而在人体狭小的空间内精确地进行手术并且减少震颤。 机器人手术也广泛用于毛发移植手术，因为它涉及精细的细节和描绘。 今天，机器人技术在外科领域处于领先地位。 由 AI 和 ML 算法驱动的机器人技术通过在手术过程中结合实时手术指标、成功手术经验的数据和术前医疗记录的数据来提高手术工具的精度。 据埃森哲称，机器人技术已将手术住院时间缩短了近 21%。
Mazor Robotics使用人工智能来增强定制化并在涉及具有复杂解剖结构的身体部位（例如脊柱）的外科手术中将侵入性保持在最低限度。

6. 个性化治疗

通过利用患者的病史，机器学习技术可以帮助开发针对个体患者特定疾病的定制治疗和药物。 这与预测分析相结合，可以获得更多好处。 因此，医生可以依靠 ML 的预测能力来诊断他们的患者，而不是从一组给定的诊断中进行选择或根据患者的症状史估计其风险。 IBM Watson Oncology 是根据癌症患者的病史为他们提供个性化治疗的典型例子。

7. 临床试验研究

机器学习应用为改善临床试验研究提供了广阔的空间。 通过将智能预测分析应用于临床试验的候选者，医学专业人员可以评估更全面的数据范围，这当然会降低进行医学实验所需的成本和时间。 麦肯锡坚持认为，有一系列 ML 应用程序可以进一步提高临床试验效率，例如帮助找到最佳样本量以提高疗效并通过使用 EHR 减少偶然的数据错误。

机器学习正在快速发展成为临床试验和研究过程中的主要内容。 为什么？

临床试验和研究需要大量的时间、精力和金钱。 有时这个过程可能会持续数年。 基于机器学习的预测分析有助于减少临床试验中的时间和金钱投资，但也可以提供准确的结果。 此外，机器学习技术可用于识别潜在的临床试验候选人、访问他们的病史记录、在整个试验过程中监控候选人、选择最佳测试样本、减少基于数据的错误等等。

机器学习工具还可以通过访问患者的实时医疗数据来促进远程监控。 通过在云端提供患者的健康统计数据，机器学习应用程序可以让 HCP 预测任何可能危及患者健康的潜在威胁。

8. 预测流行病爆发

医疗保健组织正在应用 ML 和 AI 算法来监控和预测可能席卷世界各地的流行病爆发。 通过从卫星收集数据、社交媒体上的实时更新以及来自网络的其他重要信息，这些数字工具可以预测流行病的爆发。 这对于缺乏适当医疗基础设施的第三世界国家来说尤其是一个福音。

虽然这些只是当今机器学习的几个用例，但在未来，我们可以期待在医疗保健领域出现更多增强和开创性的机器学习应用。 由于 ML 仍在不断发展，我们将迎来更多这样的惊喜，这些惊喜将改变人类生活、预防疾病并帮助突飞猛进地改善医疗保健服务。

例如，支持向量机和人工神经网络通过考虑温度、月平均降雨量等因素来帮助预测疟疾的爆发。
ProMED-mail是一个基于网络的程序，允许卫生组织实时监测疾病并预测疾病爆发。 使用自动分类和可视化， HealthMap积极依赖 ProMED 来跟踪和提醒各国可能爆发的流行病。

9. 众包数据收集

如今，医疗保健行业在从多个来源（移动应用程序、医疗保健平台等）众包医疗数据方面投入了大量资金，当然，这需要得到人们的同意。 基于这个实时健康数据池，医生和医疗保健提供者可以为患者提供快速和必要的治疗（无需浪费时间完成正式文书工作）。 最近，IBM 与美敦力合作，基于众包数据实时收集和解读糖尿病和胰岛素数据。 再一次，Apple 的 ResearchKit 允许用户访问使用基于 ML 的面部识别来治疗阿斯伯格和帕金森病的交互式应用程序。

10. 改进的放射治疗

机器学习已被证明在放射学领域非常有用。 在医学图像分析中，有许多离散变量可以在任何随机时刻触发。 基于 ML 的算法在这里很有用。 由于 ML 算法从许多不同的数据样本中学习，它们可以更好地诊断和识别所需的变量。 例如，ML 用于医学图像分析，将病变等对象分类为不同的类别——正常、异常、病变或非病变、良性、恶性等。 UCLH 的研究人员正在使用谷歌的 DeepMind Health 开发这样的算法，可以检测健康细胞和癌细胞之间的差异，从而增强对癌细胞的放射治疗。

11. 维护医疗记录

众所周知，定期更新和维护医疗记录和患者病史是一个详尽且昂贵的过程。 机器学习技术通过减少记录保存过程中的时间、精力和金钱投入来帮助解决这个问题。 使用 VM（向量机）和基于 ML 的 OCR 识别技术（如 Google 的 Cloud Vision API）的文档分类方法有助于对医疗保健数据进行分类和分类。 还有智能健康记录，可帮助连接医生、医疗保健从业者和患者，以改善研究、护理服务和公共卫生。

今天，我们站在医疗革命的风口浪尖，这一切都归功于机器学习和人工智能。 然而，仅使用技术并不能改善医疗保健。 还需要有好奇心和专注的头脑，才能为机器学习和人工智能等出色的技术创新赋予意义。

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了解人们在医疗保健领域的重要性， Kevin Pho表示：
“技术很棒。 但是人员和流程可以改善护理。 最好的预测只是建议，直到它们付诸行动。 在医疗保健领域，这是最困难的部分。 成功需要与人交谈并花时间学习上下文和工作流程——无论供应商或投资者多么不愿意相信。”